主用户具有AF中继辅助的协作频谱感知及最佳用户数分析

将主用户具有放大转发(amplify-forword,AF)中继辅助的检测模型与多个感知用户进行协作频谱感知的模型相结合,得到主用户具有AF中继协作的新模型。为减少系统开销,综合参数的影响,推导出其检测概率与虚警概率表达式,并在分析报告信道衰落环境下,通过此模型的中继放大可适当缓解衰落所带来的性能损失;进一步验证最佳参与协作用户数的存在性,设计了基于用户取值区间的搜索算法,以探索中继放大增益及错误报告概率对最佳用户数的影响。通过仿真表明,该模型能有效提高检测性能,并能在给定虚警概率下最大化检测概率时,选择合适的参数对:中继放大增益和最佳参与用户数。

微型用户认知网络中具有位置感知的能量有效性分配算法

针对用户异构的多对多微型用户认知网络,研究如何有效分配次用户感知信道组,以实现能量消耗、感知性能及频谱接入机会的相对平衡.首先,考虑微型用户的特性,结合用户拓扑信息,在系统检测性能的约束条件下,以最大化能量效用为准则构建了优化问题.然后,对问题进行简化处理,基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件推导出闭合式以决定用户感知的优先级,进而设计了具有位置感知的能量有效性分配算法以逼近优化问题的最优解.最后,针对不同的用户分布场景进行仿真,结果表明提出的算法能够在快速分配最优感知用户组的同时,获得比其他算法更高的能量效用,且其能量效用性能很接近最优算法(穷举搜索)的性能,但复杂度却大为降低.